试论我国财务软件服务体系的建立

我国财务软件发展至今,总体上看还很不健全,针对实践中遇到的问题,对财务软件服务体系的建立做一些实证性上的探讨。     

转型从客户服务开始——王佐博士谈空运物流发展的瓶颈与出路

回顾我国近几年来物流产业的发展,众 多的运输、仓储、货代、联运等企业 纷纷依托传统的业务向物流服务领域拓展延伸,一批新兴的物流企业在市场上大量涌现。国外物流企业在随客户延伸服务的同时,也纷纷抢滩中国市场,并为我国的物流市场带来新的理念和运营方式。与国外较早从事物流市场开发的物流企业相比,我国物流企业的经营规模与服务水平仍然存在较大差距。物流产业在中国仍然是一个发展很快的新兴产业,传统物流企业正处于转型之中。面对巨大的潜在市场和激烈的市场竞争,航空运输企业在做好航空货运的同时,如何拓宽服务范围,寻…     

一种孔径和频率二维稀疏的步进频SAR成像方法

 步进频率信号(SFWs)在不增加雷达系统瞬时带宽的情况下能够获得高的距离向分辨率的同时,也存在着抗干扰能力较差及其等效重复频率较低的问题,并且在方位向积累时间内由于雷达载机工作状态的变化,会导致方位向的数据录取不完整。针对上述问题,提出一种孔径和频率二维稀疏的步进频合成孔径雷达(SAR)成像方法。首先,分析了稀疏步进频率信号(SSFWs)的SAR成像模型,然后基于压缩感知理论完成距离向成像处理。其次,针对稀疏孔径的回波数据,通过构造成像算子和压缩感知重建模型的方法实现其距离徙动校正和方位压缩处理,进而获得二维成像结果。相比于传统的步进频率信号SAR成像,利用所提方法能够在少量的频率资源和雷达回波数据情况下实现准确的SAR成像。最后,通过对仿真和实测的步进频率雷达数据进行成像处理,验证了所提方法的有效性和可行性。     

民用飞机客户服务系统数据模型设计研究

对民用飞机客户服务的业务范围进行了详细的剖析,构建客户服务系统概念架构模型,结合数据逻辑主题域进行归纳与总结,建立大型客机客户服务的企业数据架构。同时．研究了数据模型设计的通用流程,并选取了飞行训练层面的数据模型进行示例解释。     

基于多模态感知与融合的无人车韧性导航系统

针对野外复杂环境下的无人车自主导航需要,建立了一种基于多源融合定位、语义建图与运动规划的智能导航系统.首先,针对IMU、轮式里程计、视觉SLAM与激光雷达SLAM等测量子系统,设计了误差状态扩展卡尔曼滤波器进行融合定位.其次,基于改进的CNN语义分割网络生成环境的语义图像,与3D激光雷达点云融合,并使用最大概率更新算法构建语义3D地图.接着,在语义和几何信息投影获得可通行性代价的基础上,提出了一种语义动态窗口的局部路径规划方法.最后,将以上感知、定位与规划方法整合成完整的智能导航系统,在城市与野外典型场景的测试中,相对定位误差小于0.4％D,具备一定的韧性导航定位和智能感知规划能力.     

基于产品结构的飞机客户化管理研究

航空公司因市场定位、品牌建设、拟飞航线和所选设备不同,导致客户对不同架次或批次商用飞机的 客户化需求存在较大差异,因此灵活高效的客户化管理是实现客户飞机有效构型配置的第一个关键步骤,也是 飞机采购合同签署的基础。提出一种基于产品结构的需求管理方案,构建三层数据管理结构和各种表单对客 户需求进行全流程管控,对某型号飞机信息系统开发的案例进行分析。该管理方案能够支撑不同航空公司客 户化构型的定义,保证客户需求传递的便捷性和实现的准确性,符合产品全寿命周期管理的发展需求。     

面向飞机装配精准定位的状态感知技术

状态感知、实时分析、自主决策、精准执行是航空智能制造的特征。总结影响飞机部件装配单元定位精度的多种因素,并结合感知技术发展,深入分析部件装配单元的可感知因素及其获取方式,确定了部件装配单元可感知的关键要素:装配现场温度、定位器所受载荷、定位器位移、产品位姿。结合飞机机翼装配单元,设计感知信息获取方式。通过模糊优选方法,构建传感器型号优选模型,完成部件装配单元传感器选型。通过传感器测量偏差平均化的方法,构建多种类、多数量的传感器布局模型,确定部件装配单元传感器的数目与位置,完成了传感器布局设计。基于多传感器信息融合方法,设计多传感器信息融合模型,对感知的多源异构信息进行融合处理,并通过构建状态感知模型,实现对部件装配单元定位状态的直观表达。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

多尺度自适应直接信息采样与重构

现有的直接信息采样(Analog-to-Information Conversion,AIC)方法在压缩感知框架下,将采集和压缩过程融合,但并未充分考虑不同稀疏成分在信号重构当中的地位。针对该不足之处,提出一种多尺度自适应直接信息采样与重构算法。该算法充分考虑小波变换后的高频信号和低频信号在重构中的不同地位,实现速率自适应的直接信息采样。同时,给出变速率采样下的信号重构策略,以解决常规重构算法在速率自适应采样时失效的问题。仿真结果表明,多尺度自适应AIC系统可以获得比传统AIC系统更好的AFSNR性能。     

联合压缩感知与接收分集的DME干扰抑制方法

针对L波段数字航空通信系统(L-DACS1)反向链路测距仪(DME)信号干扰正交频分复用(OFDM)接收机的问题,提出基于联合压缩感知与接收分集的干扰抑制方法。在地面基站各接收支路中,首先通过压缩感知重构DME干扰信号,随后将重构的DME信号在时域进行干扰消除,消除干扰后各支路信号最终通过最大比值合并提高OFDM解调器输出信噪比,以克服测距仪残留信号的影响。仿真结果表明:该方法可有效抑制DME信号的干扰,提高L-DACS1系统的可靠性。